Vil AI Erstatte Lavkode/Ingenkode?

Ettersom flere og flere organisasjoner tester og distribuerer kunstig intelligens (AI) i sin daglige forretningsarbeid, supplere teknologien langsomt eller erstatter daglige arbeidsrutiner. Dette fører til spørsmålet: Vil AI erstatte lavkode/ingenkode-utvikling?

Enkelt uttrykt, vil det ikke skje – i det minste ikke i den nærmeste fremtid.

Lavkode/ingenkode-utviklingsplattformer har unike fordeler ved at de gjør det mulig for ikke-IT-fagfolk å bidra til applikasjonsutviklingsprosessen. Mens AI kan ha en rolle i å hjelpe med applikasjonsutvikling, kan den ikke erstatte de kognitive evnene som kreativitet og problemløsing, og dypt domeneerfaring av de menneskelige utviklerne som bygger disse forretningsløsningene.

Hvorfor Er Lavkode/Ingenkode På Fremmarsj?

Den moderne forretningsverden står overfor økende utfordringer, som mangel på kvalifisert personale, tungt arbeidsbyrde, forlenget gjennomføringstid og økende forespørsler om applikasjonsutvikling for å strømlinje dette arbeidet. Bedriftene måtte gå digitalt, men mobilapp-utviklere var vanskelige å finne og enda vanskeligere å ansette eller beholde på lønningslisten. Samtidig var outsourcing av mobilapp-utvikling svært kostbart og tidskrevende. For å gjøre digital transformasjon mulig, begynte bedriftene å søke etter teknologiløsninger som kunne akselerere prosessen for deres IT-avdelinger eller gjøre det mulig for forretningsarbeidere å lage sine egne apper.

Bedriftene er nå avhengige av lavkode og ingenkode-programvare for å digitalisere forretningsprosesser og betjene ansatte og kunder med mobile enheter. Teknologien broer gapet – mangelen på kvalifisert arbeidskraft med nødvendig teknisk ekspertise til å utvikle og vedlikeholde digitale løsninger – som 75% av arbeidsgiverne nå bekymrer seg over.

Lavkode/ingenkode-utvikling tilbyr en rekke fordeler, inkludert følgende.

• Akselerert Applikasjonsutvikling: Lavkode/ingenkode-plattformer kan redusere tiden til markedet for bedriftene ved å betydelig minske utviklingstiden for applikasjoner.

• Økt Fleksibilitet: Disse plattformene gjør det mulig for organisasjonene å reagere raskt på endrede markedsvilkår og kundens behov ved å aktivere rask applikasjonsutvikling og distribusjon.

• Kostnadseffektivitet: Ved å redusere behovet for spesialisert programmeringsekspertise, kan lavkode/ingenkode-utvikling senke kostnadene for programvareutvikling og vedlikehold.

• Demokratisering av Applikasjonsutvikling: Ikke-tekniske brukere kan lage og distribuere applikasjoner, og fremme innovasjon og samarbeid over hele organisasjonen.

Nåværende Tilstand for Lavkode/Ingenkode-Utvikling

Mens lavkode-plattformer og ingenkode-drag-and-drop-app-byggere har vært til stede i en stund, har det presserende behovet for digital transformasjon midt i pandemien gjort disse verktøyene enda mer populære. Nå finnes det et utvalg av plattformer og løsninger som er konstruert for å møte de stadig endrede kravene til moderne forretningsapper. Ifølge en undersøkelse utført av Gartner, vil lavkode- og ingenkode-utviklingsplattformer skape over 65% av alle applikasjoner innen 2024.

Lavkode- og ingenkode-utviklingsplattformer gjør det mulig for brukerne å lage applikasjoner uten å være ekspert mobilapp-utviklere eller uten å vite hvordan man kode. Ved å bruke visuelle grensesnitt og intuitive app-bygging-kontroller, eliminerer disse løsningene behovet for omfattende programmeringsekspertise. Redusert kompleksitet og mindre behov for ekspertkunnskaper gjør det mulig for bedriftene å raskt utvikle og distribuere forretningsapplikasjoner samtidig som de sparer tid, penger og ressurser. Denne innovative programvaren gir en dramatisk økning i produktivitet i app-utvikling. McKinsey fastslår at bruk av en lavkode-utviklingsplattform kan resultere i opptil en 90% reduksjon i utviklingstid, noe som til slutt fører til en betydelig reduksjon i utviklingskostnader.

Mange bransjer har suksessfullt utnyttet lavkode/ingenkode-utvikling til å strømlinje sine operasjoner og forbedre effektiviteten. For eksempel har finanssektoren brukt disse plattformene til å lage kundeorienterte applikasjoner og automatisere interne prosesser, som regnskap og rapportering. Liksom har helseorganisasjoner brukt lavkode/ingenkode-løsninger til å utvikle pasientportaler, akselerere pasientinntaksskjemaer, lage telemedisinske applikasjoner og forbedre nøyaktigheten av medisinske journal-systemer.

Hva Er AI’s Potensielle Innvirkning?

Potensialet for AI-drevet kodegenerering og fremgang i naturlig språkbehandling kan utfordre relevansen av lavkode/ingenkode-programvare. AI-algoritmer besitter evnen til å lage kode mer effektivt og nøyaktig enn mennesker, og optimaliserer utviklingsprosessen og eliminerer menneskelig feil. I tillegg kan fremgang i naturlig språkbehandling gi brukerne muligheten til å bygge applikasjoner ved å bare beskrive sine krav i vanlig språk, og redusere behovet for visuelle grensesnitt. Disse kollektive evnene kan føre noen til å spørre om langtids-viabiliteten av menneske-drevet lavkode/ingenkode-app-utvikling i møte med stadig mer avanserte AI-teknologier.

Selv om AI kan automatisere bestemte aspekter av applikasjonsutvikling, kan den ikke erstatte det essensielle menneskelige bidraget som er nødvendig for å lage intuitive og brukervennlige design. Et menneske-sentrert design er et essensielt element i å sikre at applikasjoner møter de spesielle behovene og preferansene til sluttbrukerne. I tillegg mangler AI-algoritmer ofte den spesifikke domene-ekspertisen som er nødvendig for å lage bransjespesifikke applikasjoner. I denne sammenhengen er det menneskelige bidraget og fleksibiliteten til lavkode/ingenkode-plattformene uvurderlige i applikasjonsutviklingsprosessen, selv når AI-teknologien fortsetter å utvikle seg. Likevel, når bedrifter parer lavkode/ingenkode-utvikling med kraften til AI, oppstår det nye muligheter for rask og intuitiv app-utvikling.

Parere AI og Lavkode/Ingenkode

Mens det ser ut til at det er usannsynlig at AI helt vil erstatte lavkode og ingenkode-utvikling i nær fremtid, er det sannsynlig at de to teknologiene vil sameksistere og forbedre moderne forretningsapp-utvikling. Det finnes flere scenarioer for AI og lavkode/ingenkode-teknologier å arbeide sammen for å gi verdi.

AI-Assistert Utvikling

AI kan integreres i lavkode/ingenkode-plattformer for å assistere brukerne i å generere kode, optimalisere arbeidsflyter og gi anbefalinger basert på beste praksis. For eksempel bruker Microsofts Power Apps-plattform nå AI Copilot for å gi brukerne forslag til hvilke komponenter å bruke i sine applikasjoner.

Kravssamling og Dokumentasjon

Mens det er essensielt for planleggingsdokumentasjon og deretter trening av brukere på hvordan man bruker og fullfører dokumenter, kan noen aspekter av både kravssamling og dokumentasjon automatiseres med AI. For eksempel kan et selskap bruke en chatbot til å samle inn krav fra brukerne for et nytt programvareapplikasjon. Chatboten kan stille målrettede spørsmål for å innhente nødvendig informasjon, som brukerpreferanser, nødvendige funksjoner og ønskede resultater. Chatboten kan også dokumentere brukerens svar automatisk, og eliminere behovet for manuell dokumentasjon.

Intelligent Automatisering

AI kan brukes til å forbedre lavkode/ingenkode-plattformer med intelligente automatiseringsfunksjoner, som f.eks. robotprosesser-automatisering (RPA), og gjøre det enklere for bedrifter å automatisere arbeidsflyter. For eksempel kan AI-drevne chatboter integrert i lavkode-utviklingsplattformer automatisere testing og feilsøking av kode, og redusere manuelt arbeid og forbedre effektiviteten. De kan identifisere og feilsøke feil ved å analysere koden og foreslå løsninger, og redusere tiden og innsatsen som kreves av utviklerne.

Tilpasset AI-Komponent-Integrering

Lavkode/ingenkode-plattformer kan tillate utviklere å integrere tilpassede AI-komponenter, som f.eks. maskinlæringsmodeller eller naturlig språkbehandlingsalgoritmer, i sine applikasjoner. Dette vil gjøre det mulig for bedrifter å utnytte AI-kapasiteter tilpasset deres spesielle behov uten å kreve omfattende kodekunnskaper. Googles AutoML og Microsofts Custom Vision er eksempler på AI-tjenester som kan integreres i lavkode/ingenkode-plattformer for tilpasset AI-modellutvikling.

Konklusjon

AI har potensialet til å påvirke lavkode/ingenkode-utvikling, men det er usannsynlig at det helt vil erstatte disse plattformene eller arbeiderne som utvikler apper med dem helt. I stedet kan AI og lavkode/ingenkode-løsninger sameksistere og supplere hverandre, og tilby bedrifter mer kraftfulle og effektive måter å utvikle applikasjoner på. Ved å integrere AI-kapasiteter i lavkode/ingenkode-plattformer, kan programvareleverandører og organisasjoner nyte godt av begge teknologier og fortsette sin digitale transformasjonsreise.

Organisasjoner som har som mål å digitalt utvikle sine operasjoner, bør ikke se på AI som en risiko for lavkode/ingenkode-utvikling, men heller som en nyttig forbedring av deres verktøysett. Ved å adoptere de samarbeidende styrkene mellom AI og lavkode/ingenkode-tilnærming, kan bedrifter gjøre sine applikasjonsutviklingsprosesser mer effektive, spare tid og ressurser, og fremme innovasjon over hele bedriften.